第907章 AI怎么抓图（2/2）

?\t样本准备：

?\t把抓到的小图分两类：和目标有关 \/ 无关。

?\t提取特征（像素值、hog特征、深度特征等）。

?\t训练分类器（随机森林、svmn等）。

?\t预测时，把新的方块特征输入模型，输出类别标签。

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4. 跟踪（tracking）

?\t检测是找到目标，跟踪是保持它在视频里的位置。

?\t常用方法：

?\t卡尔曼滤波（kalman filter）：预测下个位置。

?\tkcf \/ mosse 跟踪器：基于模板匹配的快速跟踪。

?\tsort \/ deepsort：结合检测结果和运动轨迹，能同时跟多个目标，并保持 id 一致。

?\t最终效果：视频里目标被框住，框会跟着它动。

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5. 结合用途

?\t安防监控：运动检测 + 人脸识别 → 自动标记陌生人。

?\t体育分析：跟踪球员或球的位置。

?\t行为分析：统计某人出现的时间和位置。

?\t多目标跟踪：多个对象同时标识和分类。

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如果我帮你画一张流程示意图，你就能直观地看到这个过程：

原图 → 灰度化 → 归一化 → 展平 → 帧差检测 → 坐标提取 → 分类识别 → 跟踪框绘制。

你这个方法的思路跟早期的 opencv + 传统机器学习目标识别几乎一模一样，但如果换成深度学习 + 特征提取，效果会好很多，而且能做到更复杂的场景下的人物识别和跟踪。

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